이 논문에서는 회전과 줌을 하는 카메라의 내부변수를 3차원 패턴 없이 주어진 영상만을 이용하여 구하는 방법을 제안한다. 먼저, 카메라의 skew를 0으로 가정하면 카메라의 내부변수가 매 영상취득 시점마다 바뀌어도 그 값들을 구할 수 있다는 것을 이론적으로 보인다. 이때 구해지는 회전 행렬을 기준 좌표계를 설정하는데 따라 달라질 뿐이다. 카메라 보정은 획득되어진 영상 사이의 투영변환행렬을 분석하여 얻어지며, 이는 회전하는 카메라에서 얻어진 두 영상 사이에는 투영변환행렬이 존재한다는 것을 이용한 것이다. 가장 일반적인 경우, 즉 카메라의 skew를 0으로 가정하면, 카메라 내부변수를 계산하기 위하여 모두 네 개의 투영변환행렬이 필요하며, 가장 단순한 카메라 모델의 경우 principal point와 aspect ratio 가 변화하지 않으면 단지 한 개의 투영거리변환이 필요하다. 합성 데이터와 실제 영상 데이터를 이용하여 제안하는 알고리듬을 시험하였다.
디지털 카메라에 의해 획득된 RGB 칼라 신호는 디지털 카메라의 하드웨어적인 특성에 따라 서로 다른 값을 가지는 장비 의존적(Device Dependent) 특성을 가지며, 칼라 운영 시스템(CMS; Color Management System)이 프로파일 연결 칼라 공간(PCS:Profile Connection Space)으로 사용하는 CIE XYZ 칼라 공간에 대해 비선형적인 특성을 가진다. 본 논문에서는 디지털 카메라의 RGB 칼라 신호를 장비 독립적(Device Independent)인 CIE XYZ 칼라 공간으로 변환하는 변환 행렬을 구하는 방법을 제안한다. 변환 행렬은 비선형 다항식을 이용하여 3$\times$m의 변환 행렬을 구하고, 실험에 사용되는 칼라 샘플의 수에 따른 일반화(Generalization) 성능을 평가한다.
본 논문에서는 다중 영상에서 추출된 특징점을 사용해서 투영 공간에서의 카메라 행렬과 3차원 정점좌표를 계산하는 방법을 제안한다. 수치적인 안정성을 위해서 특징점을 정규화한 후 복원하며 얻어지는 카메라 행렬과 3차원 정점에 대해서 비정규화한다. 카메라 행렬과 3차원 정점의 초기값을 얻기 위해서 특이값 분해기법을 사용해서 투영 깊이가 적용된 측정 행렬을 분해한다. 행렬 분해 제약을 사용하여 카메라 행렬과 3차원 정점을 투영 복원한다. 투영 복원 과정에서는 비선형 반복적 최적화 방법이 사용된다. 실험 결과 제안방법은 대체로 적절한 정확성을 얻었고 오차의 편차가 크지 않았다.
본 논문에서는 캘리브레이션 패턴을 카메라와 평행한 평면에 위치시켜 카메라의 회전 요소를 없게 하여 회전 행렬이 단위 행렬이 되게 한 상태에서 카메라를 캘리브레이션 하였다. 카메라의 투영중심에 대한 투영면과 프레임 버퍼에서의 영상 중심 위치($C_x,\;C_y$), 촛점거리(f) 등의 내부 파라메타와 세계 좌표의 원점에 대한 카메라의 상대 위치($T_x,\;T_y,\;T_z$)를 서로 다른 거리에서 획득한 두 장의 패턴 영상을 이용하여 효과적으로 계산하였다.
가상광고는 실제 영상에 존재하지 않는 정보를 추가함으로써 영상의 정보 제시 능력을 향상시키는 것으로 폭넓고 다양한 정보가 영상에 더해질 수 있다. 이러한 가상광고를 보다 현실감 있게 구현하기 위해서는 여러 가지 환경이 갖추어져야 하는데, 그 중 하나가 사물에 대한 조명 효과이다. 본 논문에서는 가상광고 영상으로부터 조명을 고려한 그래픽 정보를 삽입함으로서 좀 더 현실감 있는 증강현실을 구현하고자 한다. 제안된 방법은 카메라로 촬영한 영상으로부터 3차원적인 위치정보를 알고 있는 고정된 4개 이상의 특징점 추출 및 추적을 통하여 카메라의 프로젝션(Projection) 행렬을 복원하고, 이를 이용하여 범용적인 크로마키(Chroma-Key) 기법으로 영상합성을 하였다. 행렬복원 과정에서는 카메라의 프로젝션 행렬로부터 QR-Decomposition 을 통해 카메라의 회전과 이동 성분을 분리해 내어 가상 물체가 카메라에 의해 움직임 보정을 받을 수 있도록 하였다. 그리고 인의의 위치에 조명을 주었을 때 생기는 변화를 그래픽에 반영하여 실사와 합성하는 실시간 시스템을 구축하고 실험으로 확인하였다.
Self-calibration에서 3차원 좌표의 복원은 호모그래피 행렬 H를 계산하면 얻을 수 있다. 이 호모그래피 행렬을 얻는 방법은 dual absolute quadric, Kruppa Equation(dual conic), plane at infinity(modulus constraint)를 사용하는 방법과 같이 세 가지 방법이 일반적으로 사용된다. 제안하는 방식은 dual absolute quadric을 사용한다. 카메라 내부 속성이 모든 뷰에서 동일하고 비틀림이나 영상의 원점이 중심이라는 가정을 두고 호모그래피 행렬 H를 계산한다. 실험을 통해서 주어진 가정으로 정밀한 복원이 가능함을 보였다.
기존의 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용을 제어하는 손 인터페이스들은 대부분이 2차원 영상을 분석, 제어하는 간단한 구조로 되어 있거나 3차원 분석의 경우 주로 두 대의 카메라로 영상을 입력 받아 매 프레임 많은 연산을 처리하는 불필요한 구조로 구현된 경우가 많다. 본 논문에서 제안하는 가상 양시점화 기법은 두 카메라 사이의 변환 정보를 호모그래피(Homography) 행렬로 계산한 후에는 오직 한 대의 카메라만을 이용하여 사실적인 3차원 손 좌표 복원을 수행한다. 즉, 초기에 구해진 호모그래피 행렬을 통해 가상의 두 번째 카메라의 좌표 값을 예측하여 한 대의 카메라만을 사용하면서도 두 대의 카메라로 처리하는 것과 같은 결과를 얻으려는 시도이다. 이는 단일 손 영상을 분석하여 3차원 정보를 유추하는 기존의 3차원 손인터페이스 방식에 비해 보다 정확한 3차원 정보를 얻을 수 있으며, 두 대의 카메라를 동시에 구동할 때보다 연산량의 감소로 실시간 처리에 있어 효율적이다.
일반적으로 이미지를 획득하기 위한 도구로 사용되고 있는 비디오 카메라는 동일한 피사체의 XYZ 3 자극치에 대한 RGB 출력 신호가 카메라마다 각각 다른 기기 의존적인 특성을 가진다. 카메라로 촬영한 원 피사체의 XYZ 3 자극치와 카메라 RGB 출력 신호 사이의 변환 관계인 카메라 전달 특성을 알 수 있다면 다양한 디스플레이 시스템에서의 기기 독립적 색 재현이 가능하다. 카메라 전달 특성 조사 방법에 대한 연구는 두 가지 형태로 나뉘어서 진행되어 왔다. 첫 번째 방법은 카메라의 RGB 필터 분광 특성을 파장별로 구하여 CIE 칼러 매칭 함수로 표현하는 것과 알고 있는 색 타겟, 즉 샘플색의 XYZ 3 자극치를 카메라로 촬영하고 출력되는 RGB 신호 간의 변환 행렬을 구하는 방법이다. 실험이 용이하여 일반적으로 많이 이용되는 두 번째 방법은 동일한 카메라에 대해서도 촬영 조건에 따라 매번 60개 이상의 시험색을 촬영하여야 하는 번거로움이 있다. 본 논문에서는 특정 촬영 조건 하에서 구한 카메라 전달 특성 변환 행렬을 이용하여, 촬영 조건이 바뀌었을 때 달라지는 카메라의 전달 특성을 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 다항식 모델링을 이용하여 특정 화이트 밸런스에서의 카메라 전달 특성 3×3 변환 행렬을 구하고, 이 변환 행렬로부터 카메라의 인광체 좌표를 추정한다. 마지막으로구하고자 하는 기준 백색에 따른 카메라의 채널 이득을 계산하여 특정 기준 백색에 화이트 밸런스가 맞춰진 카메라의 전달 특성을 구하였다. 실험 결과 제안한 방법에 의해 구한 카메라의 전달 특성은 기존의 방법으로 구한 3×3 변환 행렬보다 더 좋은 성능을 가지면 카메라의 화이트 밸런스가 달라질 때마다 모든 시험색을 환영하여 구해야 하는 기존의 변환 행렬과 비슷한 성능을 가지는 3×3 변환 행렬을 손쉽고 간단하게 구할 수 있다.장, 간장, 비장 및 맹장 등 체내 장기로부터 접종균의 회수율은 WL이 일령 증가에 따라 점차 증가하였으나 다른 품종들 보다는 현저히 낮았던 반면에 RIR은 80~90% 이상으로 매우 높았으며 WL$\times$RIR 교배종은 WL보다는 다소 높았으나 RIR보다는 상당한 차이로 낮았다. 항체 양성을에 있어서는 WL$\times$RIR이 WL 및 RIR보다도 높게 나타났다 2. Hyline white$\times$ Hyline brown(HwHb) , Hw$\times$ Isa brown(HwIb), Isa white$\times$Ib(IwIb), Iw$\times$Hb(IwIb) 및 Ib$\times$Iw(IbIw) 등 합성 교배종의 가금티푸스에 대한 질병 저항성 HwHb, Hwlb, Iwlb 및 IwHb 등 4가지 합성품종과 IbIw의 역교배종을 공시하여 6주령 시험계에 감염후 2주간에 걸쳐 폐사율, 증체량, 접종균 회수율 및 응집 항체 양성율 등으로 가금티푸스에 대한 질병 저항성을 비교 시험하였던 바, 공시 품종 모두가 가금티푸스에 대해 현저한 질병 저항성이 있는 것으로 인정되었으며 품종간 비교에서는 HwHb가 공시한 다른 품종들보다 더 강한 저항성을 가지고 있었다.의 이미지에 차이가 있을 것이라는 본 연구가 지지됨을 알 수 있다. 본 연구의 한계점으로 1) 본 연구에서는 자극의 조건을 실험대상자가 소유하고 있는 의복에 한계를 두었다. 다양한 이미지의 의복을 선정하지 못한 점이 앞으로 더 연구하여야 할 점으로 본다. 2) 장소선정에 있어서 강남과 강북 서울중심과 지방 등으로 좀 더 세분화하면 다른 결과가 나을 수 있으리라 예상된다. 따라서 성격이나 가치관, 구매성향에 대해 좀
본 논문은 회전 테이블에서 취득된 영상으로부터 카메라 교정을 위한 강건한 기본 행렬을 계산하기 위한 새로운 알고리즘과 적은 수의 영상만을 이용하는 키 프레임 선택 알고리즘을 통해서 전방향 3차원 영상 재구성 시스템을 구현하였다. 비 교정영상에서 3차원 영상 재구성을 위해서는 카메라 교정 작업이 필수이다. 카메라 교정 과정은 기본 행렬로부터 추정 할 수 있는데, 정확한 기본 행렬의 추정이 선행되어야 한다. 단일 축 회전 움직임은 몇 가지 고정된 특성을 가지고 있는데, 이러한 특성은 영상간의 아웃라이어를 제거하는데 이용되고, 기본 행렬을 구하기 위한 새로운 알고리즘을 제공한다. 또한 제안한 키 프레임 선택 알고리즘을 통해서 선택된 영상의 사영 행렬을 정렬 시킨 다음, 재구성된 3차원 데이터들을 정합시킴으로서 전방향 3차원 영상 재구성을 구현한다. 자체 제작한 영상 취득 시스템(Potonovo)을 통해서 취득한 실제 영상을 대상으로 기존의 기본 행렬 방법 및 키프레임 선택 방법들과 비교 실험을 통하여 제안된 방법들이 더 우수함을 확인하였다.
3차원 형상과 모션을 추정하기 위한 통계학적 최적화 알고리즘들이 다양하게 개발되고 있다. 그렇지만 통계적 접근은 카메라의 기하학적 위치나 관측시야각 등의 설정에 따른 SfM(Shape form Motion)의 민감한 영향을 분석하는데는 한계가 있다. 본 논문은 SfM의 모호성을 예측하기 위해 카메라 촬영 구성 요소를 이용하여 관측행렬의 불확실성을 정량적으로 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 SfM 알고리즘의 최종적인 복원 성능을 예측하는데도 매우 효과적인 방법이다. 또한 합리적인 복원 결과를 기대할 수 있도록 카메라 촬영 구성을 설정하기 위한 직접적인 가이드라인을 제공할 수 있다는 점에서 중요하다. 실험결과는 이러한 카메라 촬영 구성을 이용하여 관측행렬의 불확실성에 대한 정량적 추정을 실험적으로 검증하고 본 알고리즘의 효율성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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